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人工智能行业机器学习算法优化方案

TOC\o1-2\h\u4543第1章机器学习算法基础 4

86271.1监督学习算法概述 4

164831.2无监督学习算法概述 4

137851.3强化学习算法概述 4

269621.4常用优化算法简介 4

14856第2章数据预处理与特征工程 5

211052.1数据清洗与数据集成 5

178672.1.1数据清洗 5

249432.1.2数据集成 5

274172.2特征选择与特征提取 5

162052.2.1特征选择 5

67332.2.2特征提取 5

166132.3数据降维技术 6

110082.3.1线性降维 6

12692.3.2非线性降维 6

226492.4特征工程实践案例 6

31543第3章模型评估与选择 6

140293.1评估指标与功能度量 6

259983.2交叉验证与模型选择 7

35663.3超参数调优策略 7

110943.4模型对比与选择方法 7

12852第4章线性回归算法优化 8

226034.1岭回归与Lasso回归 8

281954.1.1岭回归 8

111834.1.2Lasso回归 8

285464.2ElasticNet回归 8

4024.3主成分回归与偏最小二乘回归 9

312274.3.1主成分回归 9

285204.3.2偏最小二乘回归 9

296534.4线性回归优化实践案例 9

302984.4.1数据预处理 9

178174.4.2模型选择与训练 9

2314.4.3模型评估与优化 9

29574.4.4模型应用 9

20184第5章分类算法优化 9

205975.1逻辑回归与最大熵模型 9

188375.1.1逻辑回归优化 9

7665.1.2最大熵模型优化 10

195465.2支持向量机算法优化 10

91355.2.1核函数选择 10

17615.2.2模型参数优化 10

223755.2.3模型压缩与降维 10

57475.3决策树与随机森林 10

109165.3.1决策树优化 10

42315.3.2随机森林优化 10

297365.4集成学习优化策略 11

213365.4.1集成方法选择 11

311685.4.2基分类器优化 11

215225.4.3权重调整 11

20527第6章聚类算法优化 11

80746.1Kmeans聚类算法优化 11

306116.1.1初始中心选择优化 11

106556.1.2聚类数目自适应确定 11

326926.2层次聚类算法优化 11

104216.2.1邻接矩阵构建优化 11

72066.2.2聚类阈值自适应确定 11

260856.3密度聚类算法优化 12

36226.3.1核心点选取优化 12

286326.3.2噪声点处理优化 12

149916.4聚类算法应用案例 12

198266.4.1图像分割 12

134136.4.2文本聚类 12

303756.4.3用户画像构建 12

22436.4.4电子商务推荐系统 12

19767第7章深度学习算法优化 12

161777.1卷积神经网络优化 12

235987.1.1卷积神经网络结构改进 12

229567.1.2卷积神经网络训练策略 13

72397.1.3卷积神经网络正则化 13

148197.1.4卷积神经网络加速 13

114467.2循环神经网络优化 13

157397.2.1循环神经网络结构改进 13

109727.2.2循环神经网络训练策略 13

126347.2.3循环神经网络正则化 13

268607.2.4循环神经网络加速 13

318087.3对抗网络优化 14

6677.3.1对抗网络结构改进 14

90177.3.2对抗网络训练策略 14

21127.3.3对抗网络正则化 14

78637.3.4对抗网络加速 14

317697.4深度学习算法实践案例 14

279847.4.1图像分类 14

313727.4.2自然语言